ビッグデータ可視化・分析(0次分析) BIGDAT@Viewer

ビッグデータ可視化・分析(0次分析) BIGDAT@Viewer

ビッグデータの可視化・分析を簡単な操作で実現

BIGDAT@Viewer(ビッグデータビューアー)は、データサイエンスの専門知識を持たない現場のユーザでも、直感的なユーザーインターフェースと簡単な操作でビッグデータを可視化できるソフトウェアです。これにより、新しい知見の発見を支援します。
膨大な実験データや工場の機器ログを分析してデータ間の類似性をMAP化し、データの全体構造を直感的に把握することで、「気付き」「発見」を得ることができます。

概要

「IoT」の活用が進み、実験データ、環境データ、生産機器のセンサーデータなど様々なデータの収集が行われる中、多くの企業はビッグデータの分析を行うデータサイエンティストの不足や、ノウハウの不足などの課題を抱えています。BIGDAT@Viewerは簡単操作でビッグデータの構造、特徴を探査することが可能となります。

特長

主な機能

直感的なユーザーインターフェースによって、統計解析や多変量解析の高度な専門知識がない方でも、簡単な操作でtoorPIA※1を活用したビッグデータの可視化・分析を行うことが可能です。

機能

  • データの取り込み(CSV)およびtoorPIAによる可視化結果の表示
  • マップ操作(移動/拡大/縮小/クラスタサイズ、表示色の変更)
  • 選択した属性による色付け(フィルタリング)
  • 日付属性・数値属性の範囲指定
  • 選択領域に含まれるクラスタの特徴属性の表示
  • 選択領域に含まれるデータのエクスポート(CSV)
  • 属性の重み変更による再マップ
  • 選択領域、色付けされたクラスタのみを対象とした再マップ
  • ユーザー、グループ管理
  • マップ共有管理

※1 toorPIA

toorPIAは、1億超の属性からなるデータを教師なしで0次仕分け(クラスタリング)し、各クラスタ形成に寄与する主要属性を自動抽出するスクリーニングエンジンです。
toorPIAを使うことにより、様々なAI学習や統計解析モデルで必須となる高品質な入力データをデータレイクから仕分け抽出することができます。
そのアルゴリズムは教師データや予測モデルを一切必要としないので、未知の異常発見や原因究明などへも応用できます。

活用シーン

クラスタリング

  • 工場品質管理
  • 道路、建設物、設備等の劣化診断
  • マーケティング分析

異常検知

  • カードや経理データの不正検出
  • IoTデータでの異常検知、故障予知

導入サービス

データ分析のPOCから、AI化システムのアーキテクチャデザイン等を通して業務活用に繋げるトータルサポートをいたします。

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更新日時:2018年12月27日 18時8分

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